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用户寻求平衡200个生活兴趣的建议，收到各种回应
一位Hacker News用户就如何在众多兴趣（包括数据科学和机器学习）以及其他追求之间取得平衡寻求建议。回应多种多样，有的幽默自嘲，有的富有哲理，一些用户分享了他们在平衡热情项目和责任方面的个人挣扎。一位评论者建议优先处理兴趣并限制在制品数量，并将其与看板（Kanban）原则相提并论。
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Eugene Yan 发现 Scrum 对数据科学项目有价值
Eugene Yan 分享了他对在数据科学项目中使用 Scrum 方法论不断变化的看法。起初，他抵制其结构化方法，特别是关于估算和迭代返工的可能性，但 Yan 发现，限时迭代、优先级排序和回顾会议变得非常有价值。他强调，限时有助于数据科学团队管理面向研究的任务，这些任务的结果通常不确定，方法是将学习视为可交付成果，并限制资源分配以防止在探索中迷失方向。